C语言数据结构实现任意创建一个二叉树,并线索化,编写程序查找某结点的后继结点

时间: 2023-07-25 13:07:43 浏览: 48
以下是 C 语言实现任意创建二叉树并线索化的示例代码,以及查找某结点后继结点的函数实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 二叉树结构体 typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; int ltag; // 左线索标志 int rtag; // 右线索标志 } TreeNode; // 创建二叉树 TreeNode* createTree() { int val; printf("请输入节点值(输入0表示空节点):"); scanf("%d", &val); if (val == 0) { return NULL; } else { TreeNode *root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); root->val = val; root->left = createTree(); root->right = createTree(); return root; } } // 中序遍历线索化 TreeNode* inorderThreading(TreeNode *root, TreeNode *pre) { if (root == NULL) { return NULL; } else { TreeNode *left = inorderThreading(root->left, pre); if (left == NULL) { root->left = pre; root->ltag = 1; // 左线索标志 } if (pre != NULL && pre->right == NULL) { pre->right = root; pre->rtag = 1; // 右线索标志 } pre = root; TreeNode *right = inorderThreading(root->right, pre); return right == NULL ? root : right; } } // 查找后继结点 TreeNode* findSuccessor(TreeNode *node) { if (node->rtag == 0) { // 右孩子不是线索 TreeNode *p = node->right; while (p->ltag == 1) { // 找到中序遍历的第一个节点 p = p->left; } return p; } else { return node->right; } } int main() { TreeNode *root = createTree(); TreeNode *pre = NULL; // 指向上一个遍历的节点 inorderThreading(root, pre); // 查找某节点的后继节点 int val; printf("请输入要查找的节点值:"); scanf("%d", &val); TreeNode *node = root; while (node != NULL && node->val != val) { node = val < node->val ? node->left : node->right; } if (node == NULL) { printf("未找到该节点!\n"); } else { TreeNode *succ = findSuccessor(node); if (succ == NULL) { printf("该节点没有后继节点!\n"); } else { printf("该节点的后继节点值为:%d\n", succ->val); } } return 0; } ``` 在这个程序里,我们首先创建了一个任意的二叉树,然后对其进行中序遍历线索化。对于每个节点,我们在遍历左子树之前判断其左孩子是否为空,如果为空则将其左孩子指向前驱节点(pre),并将左线索标志(ltag)设为1。在遍历右子树之前,我们判断上一个遍历的节点(pre)是否存在,如果存在且其右孩子为空,则将其右孩子指向当前节点(root),并将右线索标志(rtag)设为1。 接下来,我们实现了一个查找后继节点的函数 findSuccessor,它的实现依赖于中序遍历线索化所生成的线索信息。当某个节点的右孩子不是线索时,我们需要在右子树中找到中序遍历的第一个节点;当右孩子是线索时,直接返回右孩子即可。 最后,在主函数中,我们输入要查找的节点值,遍历整个二叉树找到该节点并调用 findSuccessor 函数查找其后继节点,最后输出结果。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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